接著上篇控制塔迭代發(fā)展路線圖，隨著新興技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用，控制塔發(fā)展至今，也在拓展其智能性和廣泛度。那么，供應(yīng)鏈管理涉及的關(guān)鍵技術(shù)有哪些，這篇文章我們做以簡述。而針對進(jìn)階到4.0階段所使用的技術(shù)，各自有哪些”用武之地“，這里作為一個非技術(shù)人員，簡單地給些自己基礎(chǔ)的理解。首先回歸他們的定義，然后展開他們在供應(yīng)鏈及控制塔領(lǐng)域的應(yīng)用可能性。

控制塔4.0關(guān)鍵技術(shù)

大數(shù)據(jù)big data

定義：

麥肯錫的定義可以作為參考，大數(shù)據(jù)是“一種規(guī)模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)集合，具有海量的數(shù)據(jù)規(guī)模、快速的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)、多樣的數(shù)據(jù)類型和價值密度低四大特征。”而供應(yīng)鏈作為串聯(lián)上下游企業(yè)、按照scor模型分類可以拆解到計劃、采購、生產(chǎn)、交付、物流等多個運(yùn)營環(huán)節(jié)，可以想見方方面面的數(shù)據(jù)量是巨大的，而對數(shù)據(jù)的價值挖掘也必將將帶來對供應(yīng)鏈管理的賦能。

典型應(yīng)用場景：

1. 結(jié)合歷史銷售趨勢的數(shù)據(jù)積累，預(yù)測未來的銷量情況，指導(dǎo)后端做庫存水位的預(yù)期分析。

2. 基于歷史運(yùn)輸線路成本分析，對現(xiàn)有運(yùn)輸線路部署、運(yùn)輸日程排布、倉儲地點(diǎn)選擇等做持續(xù)優(yōu)化。

3. 大數(shù)據(jù)可以和IOT聯(lián)網(wǎng)設(shè)備結(jié)合使用，比如在生產(chǎn)制造過程中有任何異常情況提前做預(yù)警，減少設(shè)備突然中斷造成的生產(chǎn)效益、客戶交付期的損失。

物聯(lián)網(wǎng)IOT

定義：

如縮寫所示，internet of things, 也稱物聯(lián)網(wǎng)，是集成了一系列的實(shí)物、虛擬對象等并通過傳感器、信息流等鏈接成與內(nèi)部、外部環(huán)境可以交互的網(wǎng)絡(luò)。如果再結(jié)合供應(yīng)鏈做個表述，是將公司及其上下游企業(yè)的物理設(shè)備、對象做數(shù)字連接，可以感知、監(jiān)控和互動，從而在整個鏈條上形成上下游的可見性、信息共享、并跟蹤控制、協(xié)同管理整個供應(yīng)鏈流程。

而IOT技術(shù)的部署通常需要如下幾個層次：

a.使用RFID和傳感器的數(shù)據(jù)集成層；這里引申一句的是，RFID技術(shù)使得集成供應(yīng)鏈成為可能；

b.使用互聯(lián)網(wǎng)或者手機(jī)等事項流程連接層，尤其涉及企業(yè)上游的供應(yīng)商、下游的客戶等

c.服務(wù)和交互界面層；

典型應(yīng)用場景：

1. 通過追蹤實(shí)物在供應(yīng)鏈中的流轉(zhuǎn)，對于供應(yīng)鏈的虛擬控制得以實(shí)現(xiàn)。

2. 工廠信息的可見性，生產(chǎn)過程管理網(wǎng)絡(luò)的創(chuàng)新性，產(chǎn)品過程控制，虛擬工廠的系統(tǒng)設(shè)計

3. 協(xié)作倉儲，提高安全性，提高庫存管理的數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性

4. 運(yùn)輸環(huán)節(jié)通過傳感器和網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)及時數(shù)據(jù)傳輸，且可以通過手機(jī)掃描、讀取實(shí)時數(shù)據(jù)。

人工智能AI

定義：

回到AI的定義，人工智能是計算機(jī)系統(tǒng)模仿人類認(rèn)知功能（例如學(xué)習(xí)和解決問題）的功能。通過AI，計算機(jī)系統(tǒng)使用數(shù)學(xué)和邏輯來模擬人們用來學(xué)習(xí)新的信息和做出決策的推理。

典型應(yīng)用場景：

1.供應(yīng)鏈管理流程自動化，一些文檔流程性的工作可以定義成自動化工作流，使用RPA提高運(yùn)營效率；運(yùn)輸過程的自動化能力、倉儲的自動化建設(shè)等等都屬于這一范疇。

2.預(yù)測準(zhǔn)確性分析，結(jié)合AI的需求預(yù)測必然使得準(zhǔn)確性有所改善，比如庫存水位優(yōu)化、供需震蕩對斷貨、交付情況、庫存積壓等綜合影響等。

3.改善供應(yīng)商關(guān)系管理，一方面可以通過價格、歷史交付情況等輔助供應(yīng)商選擇，另一方面可以通過自動詢單、發(fā)票等將常規(guī)供應(yīng)鏈溝通議題自動化，提高效率也降低失誤。

控制塔三大功能與關(guān)鍵技術(shù)應(yīng)用舉例

那么，結(jié)合供應(yīng)鏈控制塔架構(gòu)的三大功能（詳見歷史文章，下附鏈接），如何使用這些新興技術(shù)呢？

首先，控制塔所展現(xiàn)的數(shù)據(jù)源互聯(lián)互通基礎(chǔ)上的可視化，機(jī)器學(xué)習(xí)帶來的前置決策等，是需要我們的各個業(yè)務(wù)模塊的業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)做支撐的。這其中包括客戶平臺CRM、計劃平臺、采購平臺如SRM、智能制造平臺如MES、智慧物流平臺如TMS。

然后，在這些平臺數(shù)據(jù)互相連通的基礎(chǔ)上，我們搭建控制塔的三大功能：可視化、分析預(yù)警、執(zhí)行過程管理，結(jié)合實(shí)際業(yè)務(wù)場景，可視化要展示的指標(biāo)，預(yù)警的維度，過程管理的關(guān)鍵參數(shù)，這些都在實(shí)際業(yè)務(wù)中會考慮融合上述簡述的各項新興技術(shù)。舉例如下：

• 可視化：在IOT使得上下游設(shè)備、資源互聯(lián)通的基礎(chǔ)上，可以查看企業(yè)上下游的考核指標(biāo)

• 分析預(yù)警：基于歷史大數(shù)據(jù)、AI的分析過程，當(dāng)某市場大盤出現(xiàn)下滑的情況，需求預(yù)測的調(diào)整預(yù)警，及對庫存水位的聯(lián)動影響，建議供應(yīng)等

• 執(zhí)行過程管理：在基于AI分析預(yù)警之下，某個生產(chǎn)工作中心有停擺的風(fēng)險，通過IOT設(shè)備聯(lián)網(wǎng)，管理層看到了風(fēng)險，提前采取措施，保證設(shè)備正常運(yùn)作

至此，我們這個系列文章對供應(yīng)鏈控制塔縱向維度基于SCOR模型的五大流程，橫向維度控制塔迭代發(fā)展路線圖，以及各個發(fā)展階段尤其4.0階段的新興技術(shù)應(yīng)用場景，做了三維的概貌介紹。接下來，系列文章將對縱深繼續(xù)挖掘，對每個流程維度（計劃，采購，生產(chǎn)，交付，物流）在不同情況下的具體應(yīng)用、案例等再做展開詳述，歡迎持續(xù)關(guān)注。